10 Python OpenAI 代码示例 - 使用 GPT-3、Codex 和 DALL-E

10 个使用 OpenAI 和 Python 的代码示例

以下是一些使用 OpenAI 和 Python 的代码示例，展示了如何使用 GPT-3 生成文本、分析情感、创建分类模型，使用 Codex 生成代码，以及使用 DALL-E 生成图像。

1. 设置 OpenAI API 凭据:

import openai_secret_manager

secrets = openai_secret_manager.get_secret('openai')

openai.api_key = secrets['api_key']

2. 创建一个新的 GPT-3 实例:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'text-davinci-002'

instance = openai.Model.create(model=model_engine)

3. 使用 GPT-3 生成文本:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'text-davinci-002'
prompt = '生命的意义是什么？'

response = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=prompt,
    max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text)

4. 使用 OpenAI 分析文本情感:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'text-davinci-002'
text = '我今天感觉很开心。'

analysis = openai.Analysis.create(
    engine=model_engine,
    prompt=text,
    model='sentiment'
)

print(analysis.sentiment)

5. 创建一个新的 OpenAI 分类模型:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'text-davinci-002'
model_name = 'my-classification-model'

new_model = openai.Model.create(
    engine=model_engine,
    name=model_name,
    training_data=[],
    training_configuration={
        'epochs': 5,
        'batch_size': 128
    }
)

print(new_model.id)

6. 训练 OpenAI 分类模型:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_id = 'YOUR MODEL ID HERE'
training_data = [
    ['这是一个积极的例子', 'positive'],
    ['这是一个消极的例子', 'negative']
]

training = openai.Model.train(
    model=model_id,
    examples=training_data,
    epochs=5,
    batch_size=128
)

print(training.id)

7. 使用 OpenAI 分类模型生成文本:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_id = 'YOUR MODEL ID HERE'
prompt = '这是一个积极的例子'

response = openai.Completion.create(
    model=model_id,
    prompt=prompt,
    max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text)

8. 使用 OpenAI 的语义搜索分析文本:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'text-davinci-002'
corpus = ['苹果', '香蕉', '樱桃']
query = '我想买水果'

results = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=query,
    max_tokens=50,
    search_model=model_engine,
    model=model_engine,
    documents=corpus,
    return_metadata=True
)

for result in results.choices:
    print(result.text)
    print(result.metadata['document'])

9. 使用 OpenAI 的 Codex 生成文本:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'davinci-codex-002'
code = 'import numpy\n\nx = numpy.array([1, 2, 3])\nprint(x)'

response = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=code,
    max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text)

10. 使用 OpenAI 的 DALL-E 生成文本:

import openai

openai.api_key = 'YOUR API KEY HERE'

model_engine = 'image-alpha-001'
prompt = '一个用披萨做的椅子'

response = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=prompt,
    max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text)

这些代码示例展示了使用 OpenAI API 的一些基本功能。您可以根据自己的需要修改这些示例，并创建更多有趣的应用。